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    “질문만 받는 AI는 끝났다”…오픈AI ‘챗GPT 워크’가 바꾸는 업무 방식

    2026.08.21. 09:37:28
    읽음88

    오픈AI(OpenAI)가 질문에 답하는 생성형 AI를 넘어 실제 업무를 수행하고 결과물까지 만들어내는 에이전트형 AI의 활용 사례를 국내에 공개했다. 개발 업무를 중심으로 확산해온 코딩 에이전트가 연구와 분석, 문서 작성, 언론 취재 등 지식 업무 전반으로 영역을 넓히는 모습이다.

    오픈AI는 20일 서울에서 챗GPT의 에이전트 기능인 ‘챗GPT 워크(ChatGPT Work)’를 시연하고 국내 전문가들이 교육과 연구, 취재 현장에서 AI를 활용한 사례를 공유하는 행사를 열었다.

    챗GPT 워크는 오픈AI의 코딩 에이전트 ‘코덱스(Codex)’ 기술을 기반으로 한다. 단순히 사용자의 질문에 답하는 수준을 넘어 여러 앱과 업무 흐름에서 필요한 정보를 모으고 이를 바탕으로 스프레드시트와 슬라이드, 문서, 웹 앱 등 실제 사용할 수 있는 결과물을 제작한다. 여러 단계가 필요한 복잡한 프로젝트도 사용자의 지시에 맞춰 수행할 수 있도록 설계됐다.

    특히 GPT-5.6을 기반으로 여러 단계로 구성된 업무를 추론하고, 사용자가 제공한 템플릿이나 참고 파일의 형식과 내용을 반영해 결과물을 생성하는 기능을 강화했다.

    AI 활용이 답변 생성에서 업무 위임으로 이동하면서 관련 서비스 이용자도 증가하고 있다. 오픈AI에 따르면 코덱스는 올해 초부터 이용자가 빠르게 늘어 지난 4월 전 세계 주간 활성 사용자(WAU) 300만 명을 넘어섰다. 챗GPT 워크가 출시된 지난 7월 이후에는 두 제품의 합산 주간 활성 이용자가 1,000만 명을 돌파했다.

    개발 현장에서 먼저 활용되기 시작한 에이전틱 AI가 리서치와 분석, 자료 정리, 문서 작성 등 다양한 지식 노동 영역으로 확대되고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다.

    업무 도구 정보 모아 결과물 제작…반복 작업은 예약 실행

    행사에서는 챗GPT 워크의 개별 기능을 하나의 업무 흐름으로 연결하는 방식이 소개됐다.

    심대열 오픈AI 코리아 엔지니어는 플러그인을 활용해 슬랙이나 구글 드라이브 등 기존 업무 도구에서 필요한 정보와 업무 맥락을 가져온 뒤 이를 바탕으로 프레젠테이션과 같은 최종 결과물을 만드는 과정을 시연했다.

    예약 작업(Scheduled Tasks)을 이용하면 프로젝트 정보를 정기적으로 확인하고 변경된 내용을 반영하는 반복 업무도 자동화할 수 있다.

    사이트(Sites), 내장 브라우저와 컴퓨터 사용(Computer Use) 기능 등을 함께 활용하면 정보 조사부터 분석, 반복 작업 수행, 결과물 제작까지 서로 분리돼 있던 업무를 하나의 흐름에서 처리할 수 있다.

    연구자는 검증·해석에 집중…서울대 연구 워크플로우 공개

    국내 전문가들의 실제 활용 사례도 소개됐다.

    고길곤 서울대학교 정보화본부장 겸 행정대학원 교수는 코덱스를 활용해 국가별 통계와 법령, 정책문서, 학술자료를 수집하고 구조화한 뒤 데이터 분석과 보고서 초안 작성까지 연결한 연구 워크플로우를 구축한 사례를 공유했다.

    AI가 자료 탐색과 수집, 데이터 구조화, 초안 작성 등 많은 시간이 필요한 작업을 담당하고 연구자는 AI가 제시한 출처와 사실관계를 검증하면서 데이터의 의미를 해석하는 데 집중하는 방식이다.

    고 교수는 이 같은 업무 분담을 통해 연구 과정의 효율성을 높이는 동시에 출처와 사실관계를 사람이 직접 확인함으로써 연구의 신뢰성도 확보할 수 있다고 설명했다.

    공직자 재산 데이터도 AI로 정리…언론 취재 현장에 코덱스 적용

    언론 취재 과정에 AI 에이전트를 적용한 사례도 공개됐다.

    이경희 중앙일보 콘텐트1부국장은 공직자 재산공개 데이터를 표준화하고 검증한 뒤 인물과 기관을 검색하고 연도별 데이터를 비교하거나 주요 변동 내역을 확인할 수 있는 취재용 대시보드로 구축한 사례를 소개했다.

    이 과정에서 코덱스는 서로 다른 형태의 데이터를 변환하고 오류를 검사하는 반복 작업을 담당했다. 기자는 데이터 처리 과정에서 발생하는 예외를 확인하고 어떤 변화가 기사로서 의미를 갖는지 판단하는 역할에 집중했다.

    대규모 자료 제작 작업에 코덱스를 활용한 사례도 공유됐다. 200쪽이 넘는 자료집을 제작하면서 기사와 이미지를 추출하고 편집과 제작, 검수 단계까지 코덱스와 함께 수행했다.

    단순 반복 업무를 AI에 맡기고 사람은 판단과 검증을 담당하는 방식이 연구뿐 아니라 취재와 콘텐츠 제작 과정으로도 확장되고 있는 셈이다.

    “AI에 실제 업무 맡기고 사람은 판단에 집중”

    오픈AI는 이 같은 변화가 생성형 AI의 활용 기준 자체를 바꾸고 있다고 보고 있다.

    음성원 오픈AI 코리아 커뮤니케이션 총괄은 “AI를 잘 활용한다는 의미가 빠르게 바뀌고 있다. 이제는 더 좋은 답을 얻는 데 그치지 않고, AI에 실제 업무를 맡기고 사람은 더 중요한 판단과 문제 해결에 집중하는 방향으로 활용 방식이 확장되고 있다”고 말했다.

    이어 “챗GPT 워크를 통해 더 많은 사람들이 익숙한 챗GPT 안에서 에이전트형 AI가 실제 업무를 어떻게 바꿀 수 있는지 직접 경험하고, 자신의 업무에 맞는 새로운 활용 방식을 발견할 수 있기를 바란다”고 밝혔다.


    이준문 기자/jun@newstap.co.kr


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